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管理数量方法与分析
聚类分析中,若希望得到的聚类结果具有层次结构,可以选择的算法是:
神经网络中的学习率设置对模型的:
在决策分析中,最大最小后悔值准则与最大期望效用准则相比,主要考虑的是:
时间序列分析中的滞后算子主要用于:
聚类分析中,若数据集非常大且希望快速得到聚类结果,同时不要求得到全局最优解,可以选择的算法是:
神经网络中的正则化技术主要用于:
神经网络中的批量梯度下降与随机梯度下降相比,主要区别是:
在决策树算法中,预剪枝的目的是:
时间序列分析中的ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验主要用于:
聚类分析中,若希望自动确定聚类数量且对数据分布无假设,可以选择的算法是:
神经网络中的激活函数ReLU(Rectified Linear Unit)相比Sigmoid,主要优势是:
在决策分析中,后悔值准则通常用于:
时间序列预测中,若数据存在明显的季节性且希望捕捉这一特征,可以选择的模型是:
聚类分析中,若数据集较小且希望得到全局最优解,可以选择的算法是:
神经网络中的池化层(Pooling Layer)主要用于:
支持向量机中,核函数的选择对模型的:
时间序列分析中的偏自相关函数(PACF)主要用于识别:
在回归分析中,若残差图中存在明显的漏斗形或喇叭形,说明:
聚类分析中,评估聚类效果好坏的常用指标之一是轮廓系数,其值越接近1表示:
在决策分析中,期望值准则通常用于:
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